LLMの効率化: 運用システムにおけるプレフィックスキャッシングを探求infrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月25日 04:17•公開: 2026年2月25日 04:07•1分で読める•r/mlops分析これは、大規模言語モデル (LLM) の推論を最適化するための興味深い取り組みです！データベースエンジニアリングから着想を得て、データ移動の問題に対する潜在的な解決策としてのプレフィックスキャッシングの探求は、LLMのパフォーマンスの大幅な向上を約束しています。LMCacheを具体的な例として使用している点も非常に注目に値します。重要ポイント•この記事は、LLMの推論を最適化するためのプレフィックスキャッシングの可能性を探求しています。•LLMのプリフィルとデータベースのバッファープールの再構築プロセスの類似点を強調しています。•著者は、その発見を具体的に説明するためにLMCacheを例として使用しています。引用・出典原文を見る"LLMの推論を高くする主な要因の一つは、データベースエンジニアが数十年前から解決してきたと思われる、ストレージとデータ移動の問題です。"Rr/mlops2026年2月25日 04:07* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Seedance 2.0 Ushers in a New Era of AI Video Creation!新しい記事Koah Secures $20.5M to Revolutionize AI Chatbot Monetization関連分析infrastructureVertex AI で Gemini 3.1 Flash イメージを発見：刺激的な生成AIのアップデート！2026年2月25日 05:47infrastructureClaude Codeを加速：DockerでYOLOモードを安全に解放！2026年2月25日 05:45infrastructure中国のAIチップ飛躍：2026年までに訓練能力を目標に2026年2月25日 05:01原文: r/mlops